YÖNEYLEM (53) – OPTİMİZASYON PROSEDÜRLERİ – Yöneylem Araştırması Nedir? – Yöneylem Araştırması Yaptırma – Yöneylem Araştırma Ücretleri

Profesyonel Ödev Sitesi. 0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Whatsapp Mesajı + 90 542 371 29 52 @ Ödevcim'den Ödevleriniz İçin Hemen Fiyat Teklifi Alın. Tez Yazdırma, Ücretli Ödev Yaptırma, Tez Merkezi, Proje Yazdırma, Üniversite Ödev Yaptırma, İstatistik Ödev Yaptırma, Literatür Taraması, Spss Analizi, Geçerlik Güvenirlik Analizi, Tez Danışmanlığı, Tez Proje Yazdırma, Uzaktan Eğitim Tez Yazma, Uzaktan Eğitim Proje Yazma, Eğitim Yönetimi Tezsiz Proje Yazımı, Pedagojik Formasyon Bitirme Tezi, Formasyon Tez Hazırlama, Eğitim Bilimleri Tez Yazma, İstatistik Soru Çözdürme, Makale Yazdırma, Bilkent Ödev Yaptırma, Autocad Ödev Yaptırma, Mimari Proje Çizilir, İç Mimari Proje Çizimi, Essay Yazdır, Assignment Yaptırma, Assignment Yazdır, Proje Yardımı Al, Tez Yazdır, Ödev Yaptır, Ödevimi Yap, Tez Yaptırma, Tez Yaptırmak İstiyorum, Tez Yaz, Tez Projesi Yaptır, Proje Ödevi Yap, İntihal Oranı Düşürme, İntihal Düşürme Yöntemleri, İntihal Oranı Düşürme Programı, Essay Yazdırma, Ödev Fiyatı Al, Parayla Ödev Yaptır, Parayla Tez Yazdır, Parayla Makale Yaz, Parayla Soru Çözdür, Özel Ders Al, Ödev Yardım, Ödevcim Yardım, Proje Sunumu Yaptır, Mühendislik Ödevi Yaptırma, Doktora Ödev Yaptır, Yüksek Lisans Ödev Yaptır, İnşaat Mühendisliği Ödevi Yaptırma, İnşaat Mühendisliği Tez Yazdırma, Proje Yazdırma, İnşaat Mühendisliği Proje Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, Veri Analizi, Veri Analizi Yaptırma, İstatistiksel Analiz, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Proje Hazırlama, En İyi Tez Yazım Merkezi, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçlarım Yorumlanması, Spss Ücretleri, Soru Çözdürme, Ödev, Ödevler, Ödev Hazırlatma, Proje Hazırlatma, Tez Hazırlatma, Tez Konuları, Makale Konuları, Proje Konuları, Ödev Konuları, Tez Yazma, Tez Yazdırma, Tez Yazımı, Tez Danışmanı, Yüksek Lisans Danışmanlık, Akademik Danışmanlık, Diferansiyel Denklemler, Diferansiyel Denklemler Boğaziçi, Diferansiyel Denklemler Formülleri, Diferansiyel Denklemler Konuları, Python Ödev Yaptırma, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırmak İstiyorum, Ödev Yaptırma Siteleri, Akademik Danışmanlık, Yüksek Lisans Danışmanlık, Tez Proje Hazırlama Merkezi, Tez Hazırlama Merkezi Ankara, Ankara Yüksek Lisans Tez Yazdırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Spss Analiz Ücretleri, Veri Girişi Ücretleri, Spss Ödev Yaptırma, Spss Ücretleri, Ücretli Veri Analizi, İstatistik Tez Destek, Tez İçin İstatistikçi, Arduino Projeleri Satılık, Elektronik Projeler, Arduino İle Yaratıcı Projeler, İlginç Arduino Projeleri, Arduino Başlangıç Projeleri, Arduino Projeleri Basit, Elektronik Proje Yaptırma, Ödev Yaptırma Fiyatları, Güvenilir Ödev Siteleri ...

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (1 Kişi oy verdi, 5 üzerinden ortalama puan: 5,00. Bu yazıya oy vermek ister misiniz?)
Loading...

YÖNEYLEM (53) – OPTİMİZASYON PROSEDÜRLERİ – Yöneylem Araştırması Nedir? – Yöneylem Araştırması Yaptırma – Yöneylem Araştırma Ücretleri

14 Ekim 2020 AĞ ÖZELLİKLERİ: KAYNAK KISITLI PLANLAMADA KULLANIM etkililiğin öngörülemezliğinin ortak zayıflığı Ödevcim OPTİMİZASYON PROSEDÜR prosedürünü başlatmak için Sezgisel ve optimizasyon prosedürleri YÖNEYLEM (53) – OPTİMİZASYON PROSEDÜRLERİ – Yöneylem Araştırması Nedir? – Yöneylem Araştırması Yaptırma – Yöneylem Araştırma Ücretleri 0
YÖNEYLEM (53) – OPTİMİZASYON PROSEDÜRLERİ – Yöneylem Araştırması Nedir – Yöneylem Araştırması Yaptırma – Yöneylem Araştırma Ücretleri

 

Ödev, Proje, Makale, Tez, Çeviri, Niyet mektubu yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen Whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz. Yöneylem, Yöneylem Araştırması Yaptırma, Yöneylem Araştırma Ücretleri


OPTİMİZASYON PROSEDÜRLERİ

Arama prosedürünü başlatmak için kullandıkları “minimum sınır”, basitçe en sıkı kaynak kısıtlamasının ima ettiği minimum proje süresinin bir tahminidir, yani bu kaynağın kümülatif kaynak gereksinimi 8 0 birim ise ve günde 8 birim ise mevcut maksimum, ardından minimum proje süresi = 8018 = 10 gün. Bu yaklaşımı, boyutu yaklaşık 20 faaliyet ve 3 farklı kaynak türü arasında değişen bir dizi küçük problem üzerinde, diğer LP yaklaşımlarına kıyasla cesaret verici sonuçlar ile test ettiler.

Başka bir yeni yaklaşım, ~ a l b 0 t’dir. İş performans süresinin kaynak tahsisinin bir işlevi olduğu ve toplam maliyetin bir amaç işlevi olarak kullanıldığı, kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerini formüle etmek ve çözmek için hem tamsayı doğrusal programlama hem de örtük sayım kullanır. Bildirilen hesaplama deneyimi, metodolojinin küçük problemlere optimal çözümler ve daha büyük problemlere sezgisel çözümler sağlayabileceğini gösteriyor.

Bugüne kadar önerilen LP yaklaşımları, etkililiğin öngörülemezliğinin ortak zayıflığını paylaşıyor gibi görünmektedir. Yani, bazı problemlerde en uygun çözümü hızlı bir şekilde üretirken bazılarında üretmezler. Yukarıda bahsedilen Patterson-Huber algoritması, örneğin, bir IBM 360-67 bilgisayarında çalışan bazı 20 etkinlik problemlerini en iyi şekilde saniyeler içinde çözerken, esasen benzer olan diğer problemler 10-20 dakika bilgisayar zamanı gerektiriyordu.

LF ‘tarafından çözülmeye yatkın olan sorunların özellikleri tespit edilebilirse, LF’ yaklaşımlarının geleceği şu anda olduğundan daha parlak görünebilir.

Özetle, bazı cesaret verici yeni gelişmelere rağmen, LP yaklaşımları, sezgisel prosedürlerle kolayca ele alınabilen büyük, karmaşık problemleri rutin olarak çözebilecek noktaya gelmemiştir. OSS içindeki en iyi etkinlik sırasını ayrı zaman dilimlerinde belirlemek için sezgisel prosedürlerle birlikte kullanılmıştır. Ancak, günümüzde öncelikle akademisyenler için ilginç bir araştırma konusu olmaya devam etmektedirler.

Numaralandırma Teknikleri. İkinci optimizasyon prosedürleri kategorisi, oldukça yakın zamanda sahnede ortaya çıkan tekniklerden oluşur. Bunlar, tüm olası aktivite sıralama kombinasyonlarının (yani programlar) numaralandırılmasına dayanır ve sözde “dallanma ve bağlı” prosedürleri içerir.

Bu yöntemler ilk olarak, 19609 sonlarında, ABD ve Almanya’daki araştırmacılar, bu tür prosedürlerin, varsayım altında, yaklaşık 100 tek kaynaklı faaliyete veya 30 çok kaynaklı faaliyete kadar ağları en iyi şekilde çözebildiğini gösterdiklerinde, kısıtlı kaynak proje planlamasına uygulandı. 

“Dal ve sınır” (B & B) terimi, bir problemi alt problemlere bölmeyi (dallanma) ve bu alt problemleri değerlendirmeyi (hesaplama sınırları) içeren genel bir optimizasyon prosedürü türünü ifade eder. Prosedür, en iyi çözüme ulaşmada olası alternatifleri sıralamak için bir ağacın düğümleri ve dalları tarafından uygun şekilde modellenebilir.

Bu çözüm, bazen “B & B ağacı” olarak anılır. Prosedürün gücü, sayım sürecinin açık değil dolaylı olmasından kaynaklanır, çünkü sürecin erken aşamalarında oluşturulan bazı tamamlanmamış program alternatifleri, iyileştirilmiş bir tam programa (bazı başlangıçlarla karşılaştırıldığında başlangıç ​​değeri) ve bu nedenle çözüm geliştirme sürecinde takip edilmez.

Farklı araştırmacılar tarafından geliştirilen B & B prosedürleri, kullanılan dallanma kurallarında (ağacın hangi bölümünün daha sonra keşfedileceğine karar vermek için) ve kullanılan sınırlama kurallarında (iyileştirilmiş bir çözüm üretme olasılığı en düşük düğümlerin belirlenmesi için) farklılık gösterir.

Proje çizelgeleme problemi için çeşitli araştırmacılar tarafından bir dizi farklı branş ve sınır prosedürleri geliştirilmiştir. Bugüne kadarki en etkili olanlardan biri, Referans 17’de açıklanan Stinson ve arkadaşlarının işlemidir. Proje süresini en aza indirmek için tasarlanan bu prosedürün ayrıntıları Ek7-1’de özetlenmiştir ve tüm örnek problemlerde gösterilmektedir. Bu bölümde kullanılan tanıdık örnek problem için en uygun çözüm (Şekil 7-4’ün ağı) da burada sunulmuştur.

B & B yaklaşımının yeteneklerinin bir göstergesi olarak, Stinson prosedürü, yapay olarak oluşturulmuş 240 test problemi örneği için Tablo 7-2’de gösterilen sonuçları üretti. Denenen toplam 240 proje türü problemden (iş atölyesi planlama problemleri de çözüldü), 233 veya% 97’si için optimal çözümler bulundu.

Program 7 çözülmemiş sorun için iyimserlikten yoksun bırakıldı. Her durumda, sınırlayıcı faktör, bir IBM 370-155 üzerinde 500K bayt bellek depolamasıyla, tamamlama süresi değil, bilgisayar belleği talebiydi. 43 aktivite sınıfındaki temsili bir 4-kaynak problemi, optimum aktivite başlangıcı ile Şekil 7-16’da gösterilmektedir.

Bugüne kadar geliştirilen örtük sayım yaklaşımlarının AU’su, LPoptimizasyon prosedürlerinde ortak olan aynı dezavantajı paylaşıyor gibi görünmektedir: sorundan probleme hesaplama süresinin öngörülemezliği.

Örneğin, Tablo 7-2’nin gösterdiği gibi, Stinson yaklaşımının gerektirdiği CPU süresindeki varyans, belirli bir problem sınıfı için ortalamanın 10 katına kadar çıkacak şekilde oldukça büyüktü. Prosedürün test edilmesinde, bu kadar büyük varyansa katkıda bulunan olası problem özelliklerini izole etmek için bazı çabalar sarf edilmiş olsa da, önemli bir sonuç çıkarılmamıştır.

AĞ ÖZELLİKLERİ: KAYNAK KISITLI PLANLAMADA KULLANIM

Sezgisel ve optimizasyon prosedürleri ile sınırlı kaynak planlamasında kazanılan deneyim, her iki tip prosedürün etkililiğinin, çözülen belirli problemlerin özelliklerine büyük ölçüde bağlı olduğunu açıkça göstermiştir. Yine de şaşırtıcı bir şekilde bu ilişkinin tam doğası hakkında çok az şey biliniyor.

Çözüm tekniklerinin geliştirilmesi için son 20 yılda harcanan önemli çabanın aksine, problemlerin kendileri, yani proje ağ planlamasının boyutu, şekli, karmaşıklığı vb. sorunlardır, bu özellikle fiili uygulamada karşılaşılan sorunlar için geçerlidir.

Ağları anlamlı terimlerle basitçe açıklamak için kabul edilmiş bir metodolojinin olmaması, kaynakları kısıtlı programlama uygulamaları için yararlı bir sınıflandırma şemasının geliştirilmesini engellemiştir. Örneğin, faaliyetlerin sayısı ve kaynak türleri haricinde, bugün ağlar arasındaki farklılıkları / benzerlikleri açıklamanın, “kısa ve kalın”, “uzun ve zayıf” gibi çok genel tanımlayıcı terimler dışında, kolayca kabul edilen bir yolu yoktur. 

Ağlar arasındaki farklılığı veya belirli bir ağ problemindeki değişiklikleri açıklamak veya ölçmek için bir sistem veya metodolojiye duyulan ihtiyaç uzun zamandır bilinmektedir. Bu türden bir kullanım, belirli bir optimizasyon prosedürü ile ilişkili hesaplama gereksinimlerini veya genel etkinliği tahmin etmektir.


Ödev, Proje, Makale, Tez, Çeviri, Niyet mektubu yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen Whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz. Yöneylem, Yöneylem Araştırması Yaptırma, Yöneylem Araştırma Ücretleri


 

Scroll Up